背景 得不到的东西让你彻夜难眠,没有尝试过的技术让我跃跃欲试. 本着杀鸡焉用牛刀的准则,我们倡导够用就行,不跟风,不盲从. 所以,结果就是我们一直没有真正使用分库分表.曾经好几次,感觉没有分库分表(起码要分表),项目就做不下去了,但是由于跨部门.工具约束.项目被砍等各种原因最终都偃旗息鼓,乖乖的搞单表加索引去了. 应该是没有及时同步公司内部知识库的原因,过去的几次分库分表的尝试也是让人哭笑不得.公司内部流传着一件上古神器,可以解决分表问题. 既然是上古神器,那么使用的流程肯定也是非常原始.没错,…

以下文章转载博客:http://blog.csdn.net/bluishglc 讲的很深入透彻,转来分享下: 数据库Sharding的基本思想和切分策 http://blog.csdn.net/bluishglc/article/details/6161475 关于垂直切分Vertical Sharding的粒度 http://blog.csdn.net/bluishglc/article/details/6274841 数据库分库分表(sharding)系列(一) 拆分实施策略和示例演示 ht…

作为一种数据存储层面上的水平伸缩解决方案,数据库Sharding技术由来已久,很多海量数据系统在其发展演进的历程中都曾经历过分库分表的Sharding改造阶段.简单地说,Sharding就是将原来单一数据库按照一定的规则进行切分,把数据分散到多台物理机(我们称之为Shard)上存储,从而突破单机限制,使系统能以Scale-Out的方式应对不断上涨的海量数据,但是这种切分对上层应用来说是透明的,多个物理上分布的数据库在逻辑上依然是一个库.实现Sharding需要解决一系列关键的技术问题,这些问题主…

作为一种数据存储层面上的水平伸缩解决方案,数据库Sharding技术由来已久,很多海量数据系统在其发展演进的历程中都曾经历过分库分表的Sharding改造阶段.简单地说,Sharding就是将原来单一数据库按照一定的规则进行切分,把数据分散到多台物理机(我们称之为Shard)上存储,从而突破单机限制,使系统能以Scale-Out的方式应对不断上涨的海量数据,但是这种切分对上层应用来说是透明的,多个物理上分布的数据库在逻辑上依然是一个库.实现Sharding需要解决一系列关键的技术问题,这些问题主…

目录 创建项目 分表 导包 表结构 Yml 分库 Yml Java 分库分表 数据库 Yml 读写分离 数据库 Yml 其他 只请求主库 读写分离判断逻辑代码 一主多从+分表 Yml 一主多从+分库分表 Yml 公共表&数据脱敏 公共表 数据库 Java代码 Yml 数据脱敏 分布式事务 Yml pom Java 异常 代码下载 创建项目 一顿下一步,勾选web.lombok等插件 分表 导包 ShardingJdbc 官方最新稳定版4.1.1 <!-- https://mvnreposit…

携程酒店订单Elastic Search实战:http://www.lvesu.com/blog/main/cms-610.html 为什么分库分表后不建议跨分片查询:https://www.jianshu.com/p/1a0c6eda6f63 分库分表技术演进(阿里怎么分):https://mp.weixin.qq.com/s/3ZxGq9ZpgdjQFeD2BIJ1MA 1.需求背景 移动互联网时代,海量的用户每天产生海量的数量,这些海量数据远不是一张表能Hold住的.比如 用户表:支付宝8…

1.需求背景 移动互联网时代,海量的用户每天产生海量的数量,这些海量数据远不是一张表能Hold住的.比如 用户表:支付宝8亿,微信10亿.CITIC对公140万,对私8700万. 订单表:美团每天几千万,淘宝历史订单百亿.千亿. 交易流水表 2.选择方案 (1)NoSQL/NewSQL(不选择) 选择RDBMS,不选择NoSQL/NewSQL,主要是因为NoSQL/NewSQL可靠性无法与RDBMS相提并论.RDBMS有以下几个优点: RDBMS生态完善: RDBMS绝对稳定: RDBMS的事务…

一.背景 MySQL作为最流行的关系型数据库产品之一,当数据规模增大遭遇性能瓶颈时,最容易想到的解决方案就是分库分表.无论是进行水平拆分还是垂直拆分,第一步必然需要数据迁移与同步.由此可以衍生出一系列数据迁移过程中的需求: 原本一张表迁移到单库多表(或多库多表),这是最基本的需求: 原本单库多表(或多库多表)迁移到新的多库多表(因表设计不合理.数据规模增大等原因导致需要再次分库分表) 新表与旧表的表结构可能不一致,如:类型表更(自增主键id由int改为bigint).字段数量不一致(删减.增加)…

前言 公司最近在搞服务分离,数据切分方面的东西,因为单张包裹表的数据量实在是太大,并且还在以每天60W的量增长. 之前了解过数据库的分库分表,读过几篇博文,但就只知道个模糊概念, 而且现在回想起来什么都是模模糊糊的. 今天看了一下午的数据库分库分表,看了很多文章,现在做个总结,“摘抄”下来.(但更期待后期的实操) 会从以下几个方面说起: 第一部分:实际网站发展过程中面临的问题. 第二部分:有哪几种切分方式,垂直和水平的区别和适用面. 第三部分:目前市面有的一些开源产品,技术,它们的优缺点是什么.…

每个优秀的程序员和架构师都应该掌握分库分表,这是我的观点. 移动互联网时代,海量的用户每天产生海量的数量,比如: 用户表 订单表 交易流水表 以支付宝用户为例,8亿:微信用户更是10亿.订单表更夸张,比如美团外卖,每天都是几千万的订单.淘宝的历史订单总量应该百亿,甚至千亿级别,这些海量数据远不是一张表能Hold住的.事实上MySQL单表可以存储10亿级数据,只是这时候性能比较差,业界公认MySQL单表容量在1KW以下是最佳状态,因为这时它的BTREE索引树高在3~5之间. 既然一张表无法搞定,那…